Какие значения p, d, q в ARIMA?


27

В arimaфункции в R, то , что делает order(1, 0, 12)среднее? Каковы ценности , которые могут быть назначены p, d, qи что этот процесс , чтобы найти эти значения?


2
Если вы наберете ?arimaв консоли, вы получите страницу справки функции. Что касается варианта order, он говорит: «Спецификация несезонной части модели ARIMA: три компонента (p, d, q) - это порядок AR, степень разности и порядок MA». Также ознакомьтесь с примерами, и вы всегда можете поиграть с самим собой. Есть также хорошие книги, которые дают введение в анализ временных рядов в R. Shumway / Stoffer - только одна.
Christoph_J

4
people.duke.edu/~rnau/411arim.htm, который дает очень хорошее описание p, d, q и как определить значения для каждого. Хиндман, который был одним из тех, кто сделал пакет Forecast для R, также имеет бесплатную книгу, которая освещает тему otexts.com/fpp/8
DanTheMan

Ответы:


34
  1. Что означает ARIMA (1, 0, 12)?

    Специально для вашей модели ARIMA (1, 0, 12) означает, что вы описываете некоторую переменную ответа (Y), комбинируя авторегрессивную модель 1-го порядка и модель скользящего среднего 12-го порядка. Хороший способ думать об этом (AR, I, MA). Это заставляет вашу модель выглядеть следующим образом:

    Y = (Авторегрессивные параметры) + (Параметры скользящего среднего)

    0 в промежутке от 1 до 12 представляет часть модели «I» (интегративную часть) и обозначает модель, в которой вы берете разницу между данными переменной ответа - это можно сделать с нестационарными данными и не похоже, что вы имеете дело с этим, так что вы можете просто проигнорировать это.

    Ссылка, которую опубликовал DanTheMan, показывает хороший набор моделей, которые могут помочь вам понять ваши, сравнив их с этими.

  2. Какие значения можно присвоить p, d, q?

    Много разных целых чисел. Существуют диагностические тесты, которые вы можете сделать, чтобы попытаться найти наилучшие значения p, d, q (см. Часть 3).

  3. Как происходит поиск значений p, d, q?

    Есть несколько способов, и я не намерен быть исчерпывающим:

    • посмотрите на график автокорреляции данных (поможет, если модель скользящего среднего (MA) подходит)
    • посмотрите на график частичной автокорреляции данных (поможет, если модель AutoRegressive (AR) подходит)
    • посмотрите расширенную диаграмму автокорреляции данных (поможет, если необходима комбинация AR и MA)
    • попробуйте критерий информации Akaike (AIC) на наборе моделей и исследуйте модели с наименьшими значениями AIC
    • Попробуйте Байесовский информационный критерий Шварца (BIC) и исследуйте модели с самыми низкими значениями BIC

    Не зная, сколько еще вам нужно знать, я не могу идти дальше, но если у вас есть больше вопросов, не стесняйтесь спрашивать, и, возможно, я или кто-то другой, могу помочь.

* Редактировать : Все способы найти p, d, q, которые я перечислил здесь, можно найти в TS-пакете R, если вы знакомы с R.


для python, можете ли вы предложить, как найти правильное значение p, d, q
debaonline4u

6

order(p,d,q)означает, что у вас есть модель ARIMA (p, d, q): , где - оператор запаздывания, а также .ϕ(B)(1B)dXt=θ(B)ZtB θ ( B ) = 1 + θ 1 B + + θ q B qϕ(B)=1ϕ1BϕpBpθ(B)=1+θ1B++θqBq

Лучший способ найти p, d, qзначения в R - это использовать auto.arimaфункцию из library(forecast). Например, auto.arima(x, ic = "aic"). Для получения дополнительной информации посмотрите вверх ?auto.arima.

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.